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03

Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery

03

Crea embeddings, búsqueda de vectores y RAG con BigQuery

magic_button Vector Search BigQuery
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2 horas Avanzado

En este curso, se explora una solución de generación mejorada por recuperación (RAG) de BigQuery para mitigar las alucinaciones de la IA. Se presenta un flujo de trabajo de RAG que abarca la creación de embeddings, la búsqueda en un espacio vectorial y la generación de respuestas mejoradas. En el curso, se explican los motivos conceptuales de estos pasos y su implementación práctica con BigQuery. Al final del curso, los alumnos podrán crear una canalización de RAG utilizando BigQuery y modelos de IA generativa como Gemini y modelos de embedding para abordar sus propios casos de uso de alucinaciones de IA.

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Información del curso
Objetivos
  • Generar embeddings con los modelos de embedding utilizando BigQuery
  • Realizar búsquedas de vectores en BigQuery y comprender su proceso
  • Crear una canalización de RAG (generación mejorada por recuperación) con BigQuery
Requisitos previos

Experiencia previa con lenguajes de programación, incluidos SQL o Python

Conocimientos básicos sobre el AA y la IA generativa

Público
Científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores de IA
Idiomas disponibles
English, Deutsch, español (Latinoamérica), français, bahasa Indonesia, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文 y 繁體中文
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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